피어리오딕 랩스, 재료과학 AI '네온' 공개..."첨단 모델 성능 뛰어넘어"

피어리오딕 랩스, 재료과학 AI ‘네온’ 공개… 첨단 모델 성능을 넘어

최근 재료과학 분야에서 AI 기술의 혁신이 가속화되고 있다. 피어리오딕 랩스(Periodic Labs)는 15일(현지시간), 재료과학 연구에 최적화된 인공지능 모델인 ‘네온(Neon)’을 공개하며 주목받고 있다. 이 회사는 일반적인 대형언어모델(LLM)의 추론 능력과 강화학습, 과학 도구를 결합하여 새로운 소재 탐색의 혁신을 실현하고자 하는데, 특히 연구 환경에 맞춘 최적화된 AI 인프라를 강조하고 있다.

네온의 혁신적인 설계

네온은 오픈AI 출신의 리암 페더스가 설립한 피어리오딕 랩스의 최신 모델로, 공개 가중치 모델을 기반으로 중간 학습과 강화학습(RL)을 거쳐 개발됐다. 이 모델은 기존의 최첨단 모델인 ‘GPT-6 아스트라’와 ‘페이블 5.1’을 능가하는 성능을 자랑하며, X선 회절(XRD) 평가에서 두각을 나타냈다. 이러한 성능은 피어리오딕 랩스의 고처리량 실험실에서 실험 결과를 분석하는 데 활용되고 있으며, 초전도체와 자석 소재 탐색에 기여하고 있다.

특히 네온의 눈에 띄는 점은 대규모 GPU 자원의 활용이다. 피어리오딕 랩스는 최대 1300개의 ‘H200’ GPU를 사용하여 모델을 학습시키고, 장시간의 추론 작업을 효과적으로 수행할 수 있도록 설계했다. 이를 통해 기존의 메가트론 기반 시스템보다 학습 처리량을 최대 4.1배 향상시킬 수 있었다. 또한, SGLang의 최적화를 통해 추론 속도도 2.5배 증가시키는 성과를 올렸다.

과학 연구에 맞춘 AI 인프라

피어리오딕 랩스는 AI 모델의 성능뿐만 아니라, 과학 연구에 적합한 인프라를 구축하는 데에도 깊은 관심을 기울이고 있다. 이들은 오픈소스 프레임워크인 메가트론, SGLang, Miles 등을 기반으로 시스템을 개발하고, 과학 연구에서 발생하는 장시간 및 가변 길이의 추론에 맞춰 대폭 수정했다. 이를 통해 학습, 추론, 샌드박싱 전반에 걸쳐 효율성을 개선하고 있으며, 모델이 제안한 아이디어를 빠르게 실험하고 실질적인 결과로 이어지도록 지원하고 있다.

특히 피어리오딕 랩스는 ‘pbox’라는 자체 샌드박스를 구축하여 AI가 생성한 코드의 안전성을 강화했다. 이 시스템은 GPU 노드의 여유 CPU 자원을 활용해 과도한 메모리 사용이나 오류가 발생했을 때 다른 작업에 영향을 미치지 않도록 격리하는 방식이다. 이러한 혁신적인 접근법은 데이터 전송 지연을 4.5배 낮추고 처리량을 3.3배 높이는 결과를 가져왔다.

미래의 연구 환경

피어리오딕 랩스의 네온은 단순한 AI 모델을 넘어, 재료과학 연구의 패러다임을 전환할 가능성을 지니고 있다. 이들은 향후 다중 에이전트 강화학습, 저정밀도 모델 최적화, 분산 KV 캐시 등 다양한 기술을 발전시키며, 과학 도구 샌드박스를 수천 개로 확장할 계획이다. 이러한 노력이 지속된다면, 네온은 더 많은 혁신적인 소재 발견을 가속화하고, 과학 연구의 효율성을 크게 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.

재료과학의 새로운 탐색 시대가 열리고 있는 이 시점에서, 피어리오딕 랩스의 네온은 그 중심에서 중요한 역할을 할 것으로 보인다. AI와 과학 연구의 융합이 만들어낼 미래를 기대해본다.